公开(公告)号：CN114926553B

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202210517934.7

申请日：2022-05-12

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 高林 ,  黄熠华 ,  何月 ,  袁宇杰

IPC: G06T7/90 ,  G06T15/80 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提出一种基于神经辐射场的三维场景一致性风格化方法和系统。通过引入2D风格化模型和3D神经辐射场互学习的策略，让神经辐射场获得了像素级的精准风格化监督，同时减少了2D风格化模型的不一致性对神经辐射场结果的损害。引入的条件概率建模的可学习变量在学习到2D风格化结果的不一致性，进一步降低了神经辐射场的模糊，与此同时让神经辐射场能够条件化的对三维场景进行风格化渲染。本发明能够基于一组风格图片，和同一场景不同视角的一组图片，建模出该场景的风格化神经辐射场。可给定场景的任意新视角和一张风格图片，渲染出该视角下符合风格图片的风格效果的场景图片，渲染结果在不同视角下满足一致性。

公开(公告)号：CN116977465A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310861636.4

申请日：2023-07-13

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 高林 ,  黄熠华

IPC: G06T11/00 ,  G06V10/54 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提出一种基于神经辐射场的纹理采集与合成方法，包括：对原始物体的多角度图像进行粗细解耦操作，以构建该原始物体的粗几何网格并采集精细纹理特征；以该精细纹理特征训练神经辐射场模型；基于该神经辐射场模型在该粗几何网格上采集隐式纹理补丁，构建纹理补丁集合；以该纹理补丁集合，在目标网格上合成目标纹理。本发明还提出一种基于神经辐射场的纹理采集与合成系统，以及一种用于实现基于神经辐射场的纹理采集与合成的数据处理装置。

公开(公告)号：CN114926553A

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN202210517934.7

申请日：2022-05-12

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 高林 ,  黄熠华 ,  何月 ,  袁宇杰

IPC: G06T7/90 ,  G06T15/80 ,  G06V10/764 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提出一种基于神经辐射场的三维场景一致性风格化方法和系统。通过引入2D风格化模型和3D神经辐射场互学习的策略，让神经辐射场获得了像素级的精准风格化监督，同时减少了2D风格化模型的不一致性对神经辐射场结果的损害。引入的条件概率建模的可学习变量在学习到2D风格化结果的不一致性，进一步降低了神经辐射场的模糊，与此同时让神经辐射场能够条件化的对三维场景进行风格化渲染。本发明能够基于一组风格图片，和同一场景不同视角的一组图片，建模出该场景的风格化神经辐射场。可给定场景的任意新视角和一张风格图片，渲染出该视角下符合风格图片的风格效果的场景图片，渲染结果在不同视角下满足一致性。